通信界讯 如今人工智能技术已经在各行各业投入了广泛应用，从居民小区门禁系统的人脸识别到工厂流水线上的产品自动检测，从儿童玩具中的语音对答到在线商城的客服机器人，人工智能已经在人们工作和生活的方方面面发挥了重要作用。在经历了前期各个领域的分散性探索之后，人工智能技术开始向着通用大模型时代发展。

在近日举行的2022年华为全联接大会上，中国科学技术信息研究所党委书记、所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘表示，大模型具备更强的泛化能力，可以覆盖更为多样化的业务场景，因此产学研各界一致认为大模型已经成为当前人工智能技术发展的重要方向。在此次大会上，赵志耘宣布中国科学技术信息研究所正在与业界合作规划大模型地图，不久之后就会发布《中国人工智能大模型地图研究报告》，统筹中国大模型有序发展，共同推进相关应用开发和方案落地。

从追赶到领先

在过去十年间，人工智能技术和应用都发展迅猛，不但传统深度学习模型持续快速演进，以Transformer为代表的新型网络模型、训练微调机制的应用也经历了飞速增长。短短5年里，原本不到亿级的参数规模就增长到如今万亿级别规模。

赵志耘表示，各国围绕着人工智能大模型的研发做了很多工作，总的来说，该领域的主导权掌握在中美两国手中。美国对大模型的研究启动比较早，并且一直维持着较大的投入，不过中国近几年也加快了追赶的步伐。在科研机构与企业界的联手推动下，从硬件到软件，从底层技术到上层应用，国内取得了丰硕的成果。在此期间，人工智能计算中心也在全国各地纷纷落地，为大模型的孵化提供了强有力的算力支撑。

2020年到2021年，中国大模型数量从2个骤增至21个，基本与美国处于同等量级，大幅领先于世界其他各国。在此期间，国内还出现了基于昇腾的鹏程、盘古、紫东、太初、悟道等千亿甚至万亿级别的大模型，引起了业界的广泛关注。

进步与挑战

为全方位了解国内大模型发展的现状，中国科学技术信息研究所联合产业力量，共同对中国人工智能大模型的发展现状进行了调研，从分布、要素、活跃度和应用等方面，揭示了中国人工智能大模型取得的进步、面临的挑战，为下一步统筹规划大模型的发展和应用提供了一套有效的方法工具。

从分布、要素、活跃度和应用四个维度出发，中国科学技术信息研究所绘制了多个大模型分布地图。从地域上看，全国很多地方都在开发大模型，不过主要集中在北京、深圳、西安、武汉等国家新一代人工智能发展试验区；从专注领域来看，现有的大模型主要集中在NLP和多模态方面，其它领域相对较少。从要素地图来看，最关键的是算力和人才，大算力和顶尖人才也是大模型发展不可或缺的要素。从活跃度地图来看，无论在学术方面还是在开源技术方面，中国依然缺少具有全球影响力的大模型，未来需要强强联合，共同打造精英级大模型。从应用地图来看，国内大模型已经开始进行落地试验、试点，但总量上还比较少。

赵志耘表示，总的来看，国内大模型发展的要素缺乏统筹，资源浪费和资源不足同时存在，同时大模型的开发缺乏协作，发展比较分散，暂未出现现象级别标杆大模型。从落地商用的角度来看，大模型的产业落地仍有很多困难，未能对实体经济产生足够的促进作用。

三个建议

据赵志耘介绍，完整版的“中国人工智能大模型地图研究报告”将在不久后正式对外公布，报告中综合分析了中国人工智能大模型地图，并对中国人工智能大模型的未来发展提出了三个建议。首先是大模型发展布局应该有统筹规划，汇聚大模型发展的相关要素，同时加强发展人工智能计算中心和算力网络，完善人工智能大模型人才培养体系，围绕国内自主创新的人工智能根技术来发展我国大模型。其次，大力推进场景化创新，提升大模型的活跃度和影响力。第三，政府需要加大支持力度，鼓励产学研各界携手有条件的领域加速大模型的产业落地。

华为计算产品线总裁邓泰华在会议期间表示，多年来华为通过昇腾构建了一站式的大模型开发平台，让大模型更易开发、易适配、易部署。为促进大模型产业化落地，华为和伙伴结成产业联合体，共同打通科研创新和产业落地，让大模型更好地服务于各行各业。在科技部牵头组织下，华为还与中国科学技术信息研究所等产业合作伙伴联手制定大模型的沙盘，从而有序引导大模型的创新方向。“通过产学研联手，我们构建起了大模型规划、开发部署、产业化落地的全流程使能体系，为中国人工智能技术和应用发展探索出了一条行之有效的前进之路。”邓泰华说。